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ChatGPT月活15亿遥遥领先！50家企业厮杀6个月，白手起家占8成: 2023-09-25

新智元报道

编辑：拉燕

【新智元导读】生成式AI大PK！50家企业上台竞争，ChatGPT遥遥领先，月活高达15亿。

生成式AI爆火近一年，是时候来个年度大总结了！

最近，国外一网站盘点了差不多一年以来所有生成式AI的数据，最后发现，ChatGPT遥遥领先。

当然，这个结果也并不意外。

要知道，在这快一年的时间里，生成式AI爆发式的涌现，统计数据中将近8成网站都是之前压根没有的。

名单共统计了50家做生成式AI的公司，有意思的是，只有5家之前就是科技巨头公司。也就是说，剩下四十来个产品，差不多都算是科技初创企业搞出来的。

这其中就包括ChatGPT。创始公司OpenAI虽然在2015年就完成了注册，但直到最近几年才逐渐走进大众的视野。

在2019年以前，OpenAI还是一家非盈利的研究所。

2020年GPT-3发布，2021年DALL-E发布，OpenAI才慢慢开始转型。

而最为我们熟知的ChatGPT，也是去年年底才发布了初具雏形的3.5版本。

下面，就让我们深入这份统计，看看生成式AI最火的50个产品。

融资情况

今年3月，GPT-4的发布彻底引爆了互联网。ChatGPT也成为了月活用户数最快达到1亿人次的应用。

可以说，直到GPT-4爆火出圈，生成式AI这个词才成为寻常百姓家的日常探讨话题。

从SimilarWeb上，我们可以看到截至今年6月的各类生成式AI的流量数据。不仅如此，国外业内人士根据流量数据，对排名前50的产品进行了大排名，甚至还分析了这些产品随着时间推移的线性增长情况，其中还包括流量增长的主要来源。

让我们把目光短暂的从ChatGPT上挪开一下下，关注一下生成式AI的整体行业样貌。

这里有一个小细节需要说明一下，目前大部分的产品都是依托网站才能使用，依托手机APP的并不多（还记得之前ChatGPT上线APP版有多火吧）。

所以为了公平起见，靠APP上榜的公司的流量数据也得给他们全包圆了，不能落下。

这部分的数据来自Sensor Tower，日期同样截止到今年6月。

当然，为了保持严谨性，排名网站表示，这份产品排名只提供一个大概的纵向趋势，以及横向类别的梳理，并没有什么更多的参考性。

开头提到了，这50个产品在生成式AI涌现之前，有80%都不存在。

而除了谷歌的Bard，Quora的Poe，Course Hero的QuillBot，123RF的Pixlr，以及微软的Clipchamp，其它的45个产品可以算得上从零开始，拔地而起。

而根据PitchBook的数据，剩下的四十来家公司中，有将近48%家企业都是真正意义上的「白手起家」，没有接受任何外部资金的支持。

这也从另一个角度揭示了AI行业的一个小秘密——没钱、少人的情况下，别的搞不起来，搞AI还是有说法的。

当然了，钱和人都没有，总得有技术，缺的东西肯定得拿别的来补。

和这48%的公司形成鲜明对比，15%的公司在创办之初就拿到了至少5000万美元的启动资金。

从上图中可以看到，初始资金为0的企业数一柱擎天。

这里不得不往深再做进一步的分析。有钱和没钱的公司，主要差在哪？

关注行业的朋友都知道，AI产品研发，最费钱的环节就是模型的建立和训练。这个过程可能要花数百万美元。

排名前50的公司中，以下情况都有出现：

· 从头开始训练自己的专有模型

· 对已有的模型进行微调

· 在现有模型的基础上搭建前端消费者用户界面

但是比例有所不同。排名前10的产品中，有一半是开发自己的模型，4个是对已有模型进行微调，只有1个属于上面的第三种情况。

而拥有自己的模型的公司融资额平均是9800万美元，这个数字足以说明训练模型的成本有多大了。另外，9800万这个数据还是剔除掉ChatGPT算出来的。

OpenAI融了113亿，这要放进去一起做平均，数字就大的没边了。

而与之相对，微调已有模型的企业融资额平均是2000万美元。最后一种只搭建前端界面的平均融资额则只有900万美元。

产品流量

接下来就是各个产品的用户流量情况。

从下面的统计图中可以看到，ChatGPT一枝独秀，霸占前50所有产品流量的60%还要多，预估月访问量达16亿次，月用户达2亿人次。

而这也让ChatGPT成为了所有网站中（真的是所有网站，不只是AI相关的），访问量第24高的。

排名第二位的CharacterAI，它的流量差不多是ChatGPT的21%。虽然和ChatGPT比不了，但和后面的产品相比，这第二的位子还是很稳固的。

尤其是在移动端，CharacterAI的日活用户量甚至可以和ChatGPT相媲美，而且，CharacterAI的留存率还要更高（数据来源：Sensor Tower）。

当然了，这只是生成式AI产品的内部比较。ChatGPT现在的流量估摸着和Reddit、领英、Twitch差不多，但和别的社交媒体巨头相比，比如WhatsApp、YouTube、Facebook，还是差得远。

搭载通用大语言模型的聊天机器人占排名前50总流量的68%。除了ChatGPT外，类似的聊天机器人还包括谷歌的 Bard和Quora的Poe，排名都在前五。

但就最近几个月来看，AI伴侣（比如CharacterAI）和内容生成工具（比如Midjourney和ElevenLabs）这两大类也开始涌现。

除了文本生成以外，图片生成占了41%的流量。其次是一些专业的AI写作工具，占26%，再然后是视频生成类产品，占比8%。

除了上面提到的这些，Model Hubs这个类别最近也越来越火。虽然前50名只占了两席，但流量可不少。

比如Civitai和Hugging Face，他们还都挤进了前十。

用户一般访问这些网站是为了把模型下载下来，然后在本地运行。因此统计出来的网络流量可能还要比实际用量要低。

未来「商机」

别看现在生成式AI那么火，但其实这块蛋糕还远没有到被分完的地步。

对于初创企业来说，有一些类别的AI模型，还没什么公司在搞。

比如下面这张图所展示的，就是各个领域之间第一名和第二名的差距。

我们可以看到，除了最左侧的陪伴类AI，领域内老大哥的流量是二哥的四十多倍，其余的这些类比中，二哥和大哥之间的流量差距没有那么大。

柱状图中越往右越是如此。就好比最右侧的语音生成类产品，大家基本都是一个不分伯仲的状态，后来者还大有可为，目前的差距并非难以逾越。

当然，我们也可以看到产品开始呈现出碎片化的趋势。

换句话说，专注于某一细分用例的产品正在越来越普遍，相较于此前各大公司把目光放在通用类模型和产品的局面相比，专业化可能是未来的一个趋势。

拿图像生成这个细分领域来举例，虽然Midjourney目前在业内占据着比较领先的主导地位，但后来居上者不在少数。

下面这张统计图就站直了Midjourney和Leonardo之间的访客用户量对比。

虽然规模还是比不了，但是Leonardo的增长态势不能忽视，硬是在Midjourney稳步增长的情况下，挤出了几百万用户的增长量。

用户收费

过去的5年时间里，很多消费类APP都陷入了收购的大漩涡。由于没有平台转移的能力（比如从互联网转到移动端），就很难有搞一些新产品的动力。

同时，拉新客的难度和成本都在上升，大多数企业不得不想得长远一点。

而这一切都被生成式AI改变了。

榜单上的50家公司的大多数都没有付费营销过，他们通过自己的方式获取了大量免费客流量。

通常的方式是发发邮件，或者在Reddit、Discord这种APP里给用户私发信息，以此来获得口碑和曝光度。

这些公司里的后25%，可能也仅仅有不到2%的流量来自花钱打广告营销。

与之相对的是非生成式AI类产品，付费营销占比70%，不打广告真卖不出去啊。

而用户们也愿意为生成式AI付费。榜单上90%的公司都是盈利的，他们采取的基本都是用户订阅的模式。

对于按月付费的用户，就榜单上这些公司的产品，平均月收入21美元，每年252美元左右。

而实际上这是比非AI产品的订阅费要贵的，比如我们熟知的语言学习类APP多邻国（Duolingo），月付其实平均也就10刀。

可以说，生成式AI还是创造了不少新价值的，用户的付费意愿高涨。

互联网or移动端？

最后要聊的就是，未来的生成式AI会把主阵地放在互联网端还是手机、平板等移动端。

还记得之前ChatGPT开发一个线下APP用了多久不，6个月。

不过，在图像生成这一块，由于有第三方应用程序接口这东西，APP的推出门槛没那么高，甚至可以说相当低。

那么问题来了，为什么没有更多的AI公司在移动端开展他们的业务？

答案可能在于，互联网和浏览器才是最广泛接触用户的起点。许多AI初创企业可能团队规模很小，不希望把精力和资源过多分散到移动端上去。

所以，从榜单上看，50家公司里只有15家企业you属于自己的移动APP，而移动端带给他们的流量，可能还没互联网的10%多。

当然，有3个例外，我们特别介绍一下。

一个是搞专业设计的工作室APP，PhotoRoom，他们88%的流量来自移动端APP。AI伴侣老大哥CharacterAI也是，46%的流量来自移动端。

以及文本转语音的产品，Speechify，20%的流量来自应用程序。

88%，46%，以及20%，这和上面提到的不到10%相比，已经算是三枝独秀了。

不过，有网友预测，现在其实人们花更多的时间在手机或者平板上的，有关数据统计，用户平均在移动端比在互联网端每天多呆36分钟。

说不定，未来生成式AI会在移动端上大放异彩呢。

参考资料：

https://a16z.com/how-are-consumers-using-generative-ai/

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